Biometrika bədən ölçüləri və insan xüsusiyyətləri ilə bağlı hesablamalardır. Biometrik autentifikasiya (və ya real autentifikasiya) kompüter elmində identifikasiya və girişə nəzarət forması kimi istifadə olunur. O, həmçinin nəzarət altında olan qruplardakı şəxsləri müəyyən etmək üçün istifadə olunur.

Biometrik identifikatorlar fərdləri etiketləmək və təsvir etmək üçün istifadə olunan fərqli, ölçülə bilən xüsusiyyətlərdir. Biometrik identifikatorlar çox vaxt bədənin forması ilə əlaqəli fizioloji xüsusiyyətlər kimi təsnif edilir. Nümunələr barmaq izi, xurma damarları, üz tanıma, DNT, xurma izi, əl həndəsəsi, irisin tanınması, tor qişa və qoxu/qoxu ilə məhdudlaşmır.

Biometrik identifikasiya texnologiyasına kompüter elmləri, optika və akustika və digər fiziki elmlər, biologiya elmləri, biosensorlar və biostatistika prinsipləri, təhlükəsizlik texnologiyası, süni intellekt texnologiyası və bir çox digər əsas elmlər və innovativ tətbiq texnologiyaları daxildir. Tam multidissiplinar texniki həllərdir.

Son illərdə süni intellektin inkişafı ilə biometrik identifikasiya texnologiyası daha da yetkinləşib. Hazırda üz tanıma texnologiyası biometrikanın ən təmsilçisidir.

Üz tanıma

Üzün tanınması prosesinə sifətin toplanması, üz aşkarlanması, üz xüsusiyyətlərinin çıxarılması və üz uyğunluğunun tanınması daxildir. Üzün tanınması prosesində AdaBoos alqoritmi, konvolyusiya neyron şəbəkəsi və maşın öyrənməsində dəstək vektor maşını kimi müxtəlif texnologiyalardan istifadə edilir.

Üzün tanınması prosesi

Hal-hazırda, üzün fırlanması, tıkanma, oxşarlıq və s. daxil olmaqla ənənəvi üzün tanınması çətinlikləri xeyli təkmilləşdirilmişdir ki, bu da üzün tanınmasının dəqiqliyini xeyli yaxşılaşdırır. 2D üz, 3D üz, çox spektrli üz Hər rejimdə müxtəlif əldəetmə uyğunlaşma ssenariləri, məlumatların təhlükəsizliyi dərəcəsi və məxfilik həssaslığı və s. var və böyük məlumatların dərindən öyrənilməsinin əlavə edilməsi 3D üz tanıma alqoritmini 2D proyeksiyanın qüsurlarını tamamlayır, O, ikiölçülü sifətin tanınması tətbiqi üçün müəyyən bir irəliləyiş gətirmiş bir insanın şəxsiyyətini tez bir zamanda müəyyən edə bilər.

Eyni zamanda, biometrik aşkarlama texnologiyası hazırda foto, video, 3D modellər və protez maskalar kimi saxta fırıldaqçılığa qarşı effektiv müqavimət göstərə bilən və şəxsiyyətini müstəqil olaraq müəyyən edə bilən sifətin tanınmasının təhlükəsizliyini artırmaq üçün əsas texnologiya kimi istifadə olunur. işləyən istifadəçilər. Hazırda sifətin tanınması texnologiyasının sürətli inkişafı ilə hər kəsin həyatına və işinə sürət və rahatlıq gətirən smart cihazlar, onlayn maliyyə və üz ödənişi kimi bir çox innovativ tətbiqlər getdikcə populyarlaşır.

Palmprint tanınması

Palmprint tanınması hədəf xüsusiyyət kimi insan bədəninin ovuc izindən istifadə edən və multispektral təsvir texnologiyası vasitəsilə bioloji məlumat toplayan biometrik tanınma texnologiyasının yeni növüdür. Çox spektrli ovuc izinin tanınması çox modallığı və çoxsaylı hədəf xüsusiyyətlərini birləşdirən biometrik tanınma texnologiyası modeli kimi qəbul edilə bilər. Bu yeni texnologiya eyni anda daha çox məlumat vermək və hədəf xüsusiyyətlərin fərqləndirilməsini artırmaq üçün dəri spektri, xurma çapı və damar damarlarının üç müəyyən edilə bilən xüsusiyyətini birləşdirir.

Bu il Amazonun Orville kod adlı xurma tanınması texnologiyası sınaqlara başlayıb. Skaner əvvəlcə infraqırmızı qütblü orijinal təsvirlər toplusunu əldə edir, xurmanın xarici xüsusiyyətlərinə, məsələn, xətlər və qıvrımlara diqqət yetirir; qütbləşmiş şəkillərin ikinci dəstini yenidən əldə edərkən, o, xurma quruluşuna və damarlar, sümüklər, yumşaq toxumalar və s. kimi daxili xüsusiyyətlərə diqqət yetirir. Xam şəkillər əvvəlcə əlləri olan şəkillər toplusunu təmin etmək üçün işlənir. Bu şəkillər yaxşı işıqlandırılıb, diqqət mərkəzindədir və ovucu müəyyən oriyentasiyada, müəyyən pozada göstərir və sol və ya sağ əlli kimi etiketlənir.

Hazırda Amazon-un ovuc izinin tanınması texnologiyası şəxsi şəxsiyyəti yoxlaya və ödənişi cəmi 300 millisaniyə ərzində başa çatdıra bilir və istifadəçilərdən əllərini skan edən qurğuya qoymağı tələb etmir, sadəcə yelləmək və təmas olmadan skan etmək kifayətdir. Bu texnologiyanın uğursuzluq dərəcəsi təxminən 0,0001% təşkil edir. Eyni zamanda, xurma izinin tanınması ilkin mərhələdə ikiqat yoxlamadır - ilk dəfə xarici xüsusiyyətlərin əldə edilməsi, ikinci dəfə isə daxili təşkilati xüsusiyyətlərin əldə edilməsi. Təhlükəsizlik baxımından digər biometrik texnologiyalarla müqayisədə təkmilləşdirilmişdir.

Yuxarıda göstərilən biometrik xüsusiyyətlərə əlavə olaraq, irisin tanınması texnologiyası da populyarlaşır. İrisin tanınmasının yanlış tanınma dərəcəsi 1/1000000 qədər aşağıdır. Kimlikləri müəyyən etmək üçün əsasən irisin həyat dəyişkənliyi və fərqinin xüsusiyyətlərindən istifadə edir.

Hazırda sənayedə konsensus ondan ibarətdir ki, tək modallığın tanınmasının həm tanınma performansında, həm də təhlükəsizlikdə darboğazları var və multimodal birləşmə üz tanıma və hətta biometrik tanınmada mühüm irəliləyişdir – təkcə çox faktorlu yol vasitəsilə deyil. tanınma dəqiqliyini artırmaq, həmçinin biometrik texnologiyanın səhnə uyğunlaşmasını və məxfilik təhlükəsizliyini müəyyən dərəcədə yaxşılaşdıra bilər. Ənənəvi tək rejimli alqoritmlə müqayisədə, o, maliyyə səviyyəsində yalan tanınma dərəcəsini (on milyonda bir qədər aşağı) daha yaxşı qarşılaya bilər ki, bu da biometrik identifikasiyanın inkişafının əsas tendensiyasıdır.

Multimodal biometrik sistem

Multimodal biometrik sistemlər unimodal biometrik sistemlərin məhdudiyyətlərini aradan qaldırmaq üçün çoxlu sensorlar və ya biometriklərdən istifadə edir. Məsələn, irisin tanınması sistemləri qocalmış irislər səbəbindən pozula bilər və elektron barmaq izinin tanınması köhnəlmiş və ya kəsilmiş barmaq izləri ilə pisləşə bilər. Unimodal biometrik sistemlər öz identifikatorunun bütövlüyü ilə məhdudlaşsa da, bir neçə unimodal sistemin eyni məhdudiyyətlərdən əziyyət çəkməsi ehtimalı azdır. Multimodal biometrik sistemlər eyni markerdən məlumat dəstlərini (yəni, irisin çoxlu təsviri və ya eyni barmağın skanları) və ya müxtəlif biometrik məlumatlardan (barmaq izinin skan edilməsini və səsin tanınmasından istifadə edərək danışıq parolunu tələb edən) məlumat əldə edə bilər.

Multimodal biometrik sistemlər müvafiq olaraq ardıcıl, paralel, iyerarxik və ardıcıl inteqrasiya rejimlərinə istinad edən bu unimodal sistemləri ardıcıl, eyni vaxtda, onların kombinasiyası və ya sıra ilə birləşdirə bilər.

CHANCCTVsilsiləsi inkişaf etdirmişdirbiometrik linzalarüzün tanınması, ovuc izinin tanınması, eləcə də barmaq izinin identifikasiyası və irisin identifikasiyası üçün. Məsələn, CH3659A 1/1,8'' sensorlar üçün nəzərdə tutulmuş 4k aşağı təhrif lensidir. O, cəmi 11,95 mm TTL ilə bütün şüşə və yığcam dizaynlara malikdir. 44 dərəcə üfüqi baxış sahəsini çəkir. Bu lens ovuc izinin tanınması üçün idealdır.